할로코드 + AI(이미지 분류) 프로젝트 예시 1

할로코드의 LED와 이미지 분류 AI 모델을 사용하는 프로젝트를 만들어 봅시다.

1. 디바이스 준비하기

할로코드 준비하기를 따라 할로코드를 준비합니다.

2. AI 모델 준비하기

본 프로젝트에서는 정지와 속도30 표지판을 구분하기 위해 이미지 분류 모델을 사용합니다.
이미지 분류 페이지를 따라 정지, 속도30, 없음 클래스를 학습해 주세요.
- 표지판이 없는 경우, 직접 인쇄하거나 스마트폰 화면에 띄워 학습하실 수 있습니다.
- 3종류의 표지판을 구분하는 AI 모델 학습과정 자세하게 알아보기

3. 할로코드와 AI 모델 프로젝트 생성하기

할로코드 프로젝트 시작하기, AI 프로젝트 시작하기를 따라 프로젝트를 생성합니다.
1. 바닐라 프로젝트 시작하기를 따라 기본 프로젝트를 생성합니다.
2. 대시보드의 디바이스 탭에서 mBlock | 할로코드를 추가합니다.
3. 대시보드의 AI 모델 탭에서 학습한 이미지 분류 모델을 추가합니다.

4. 코드 작성하기

팔레트 영역의 코드 블록을 코딩 페이지로 드래그하고, 각 코드 블록을 연결해 코드를 작성할 수 있습니다.
코드 블록을 다루는 자세한 방법은 코드 블록으로 코딩하기 페이지를 확인해 주세요.

[전체 코드 및 동작 요약]

[블록 설명 및 작성 팁]
- 프로그램이 실행될 때 블록은 공통 팔레트의 이벤트에서 찾을 수 있습니다.
- 프로젝트가 실행되면, 프로그램이 실행될 때 블록과 연결된 코드 블록이 순서대로 실행됩니다.
- 계속 반복하기 블록은 공통 팔레트의 제어에서 찾을 수 있습니다.
- 프로그램을 종료하지 않고, 포함된 블록을 계속 반복합니다.
- 분류 결과 요청하기 블록은 이미지 분류 팔레트에서 찾을 수 있습니다.
- 분류 결과 요청하기 블록을 통해 AI 모델의 분류 결과를 요청합니다.
- 만약, 혹은, 아니면 블록은 공통 팔레트의 제어에서 찾을 수 있습니다.
- 조건이 참인 경우, 포함된 블록을 실행합니다.
- 분류 결과가 클래스인가? 블록은 이미지 분류 팔레트에서 찾을 수 있습니다.
- 분류 결과가 지정한 클래스인 경우 참을 반환하며, 아닌 경우 거짓을 반환합니다.
- 모든 LED를 색과 밝기로 켜기 블록은 할로코드 팔레트의 LED에서 찾을 수 있습니다.
- 모든 LED를 색과 밝기로 켜기 블록을 사용하면, 모든 LED를 지정한 색과 밝기로 켤 수 있습니다.